Gestión de Afluencia de las arribadas a un aeropuerto optimizada con Aprendizaje Automático

Por: Lucía Meler García, Marta García Gutiérrez y José Manuel Rísquez Fernández

1.      Introducción al rendimiento de pista de arribadas

Para un proveedor de servicios de Navegación Aérea es fundamental conocer el número de operaciones que es capaz de gestionar, durante un periodo de tiempo concreto, de forma segura en el espacio aéreo en el que presta servicio. Sin embargo, no sólo para el proveedor es esencial este valor si no que es necesario conocerlo para cada uno de los elementos (sectores) que componen el sistema de navegación aérea. El número de operaciones va ligado intrínsecamente al sector de control de tráfico aéreo, la unidad de volumen clásica con la que suele trabajar cada pareja de controladores, pasando un avión de sector en sector y por tanto de la frecuencia de un controlador a la de otro. Cada sector es el área de responsabilidad de una pareja de controladores donde todos los aviones están en la misma frecuencia y se escuchan entre sí.  

Este artículo se va a centrar en el número de operaciones que es capaz de gestionar un proveedor en el sector final[1]  que alimenta las arribadas de un aeródromo con dos pistas paralelas que operan mayoritariamente bajo un modo de uso segregado (es decir, que tiene más de una pista y sin necesidad de cumplir con separaciones laterales cuando dos aviones aproximan simultáneamente a ambas pistas).

Para gestionar el tráfico aéreo de forma eficiente y segura, de forma general, un controlador ejecutivo (i.e. el que está en frecuencia con el avión de la pareja que hay para el sector), apoyado por un controlador planificador (i.e. el ayudante del ejecutivo), monitoriza el comportamiento de los vuelos que están bajo su responsabilidad, asegura que están lo suficientemente separados entre sí dando instrucciones a los pilotos, si es necesario, para que ejecuten determinadas maniobras y evitar que se incumpla la distancia mínima de separación. Por las características del sector de aproximación final, el número de arribadas que puede gestionar depende de diversos factores, algunos de los cuales afectan al concepto denominado rendimiento de pista que se analizará en siguientes apartados.

Centrando el caso de estudio en una pista que es utilizada para arribadas en condiciones nominales (CAT I), la separación con la que deben llegar dos arribadas al umbral de pista depende, entre otros factores, de los tiempos de ocupación de pista ligados a ese aeropuerto. Dado que la separación de aeródromo (CAT I) debe asegurarse, dos arribadas consecutivas deben separarse un tiempo suficiente para que, antes de que la segunda arribada sobrevuele el umbral, la primera ya haya abandonado la pista o esté a punto de hacerlo. Otra condición relevante si se está proporcionando un servicio de control basado en una presentación radar, es el valor conocido como separación mínima radar. Es un valor que debe respetarse, y que dos arribadas consecutivas, no deberían incumplir en ningún caso, excepto en casos muy locales y avalados por un estudio de seguridad específico que permita utilizar separaciones radar inferiores. Si sólo estuvieran en juego estos factores, i.e. tiempos de ocupación de pista y separación radar, la estimación del rendimiento teórico de pista de arribadas sería muy sencilla y su valor sería muy estable. De este modo, la predicción, efectuada por un técnico de control de afluencia, del rendimiento de pista unas horas antes sería muy parecida al rendimiento real. Sin embargo, hay más factores que influyen en la gestión de arribadas de un aeropuerto que dificultan dicha predicción.

2.      Gestión de afluencia clásico – Número de operaciones

El proveedor de servicios de navegación aérea debe gestionar el tráfico de forma anticipada, para asegurar que el número de vuelos que se presenta tanto en el sector final como en la pista de arribadas no sea mayor que sus respectivas capacidades declaradas.

En este caso se asume que la capacidad declarada del sector final será siempre superior al rendimiento de pista, y que por tanto no será el factor limitante.

Con estas premisas, un técnico de control de afluencia se encarga de analizar la demanda de tráfico de dicho sector final durante las horas siguientes.

En el caso de que la demanda supere el rendimiento de pista/capacidad del sector, informará al jefe de la FMP (Flow Management Position) que, en coordinación con el jefe de sala y/o TWR, tomará las medidas oportunas para evitar que eso no ocurra.  Existen diferentes medidas como la activación de regulaciones, aplicación de medidas STAM (Short Term ATFCM Measures), etc. A modo de ejemplo, en el caso de la regulación, esta medida consiste en requerir a la unidad central de gestión de afluencia europea (i.e. Network Manager – NM) que asegure que la demanda planificada del sector final no sea superior a su capacidad declarada, y el NM, para conseguirlo calcula y asigna a un conjunto determinado de aeronaves nuevas horas de despegue (CTOTs – Calculated Take Off Time), demorándolas el tiempo necesario en sus aeropuertos de origen antes de su retirada de calzos. De este modo se puede limitar, si fuera necesario, el número teórico de arribadas que se presentarán en el sector final.

3.      Gestión de afluencia optimizado – Otros parámetros adicionales

No obstante, hay otro factor que no se ha mencionado todavía en este artículo que afecta al rendimiento de pista, y es la categoría de estela turbulenta de cada uno de los vuelos que pretenden aterrizar en el aeropuerto. Existe una normativa de obligado cumplimiento que establece una separación radar mínima entre arribadas consecutivas de dos aeronaves en función de qué tipo de categoría de estela turbulenta sea la arribada precedente y la subsiguiente, siempre medidas sobre el umbral de pista. A modo de ejemplo, una aeronave de Categoría Ligera volando detrás de una aeronave de Categoría Super Pesada, deberá separarse una distancia especialmente mayor para asegurar que el aire, en el que se va a sustentar, vuelva a ser estable, y pueda así generar la sustentación adecuada y posibilitar que el vuelo sea seguro.

Este aspecto hace más complicado el control de afluencia, ya que el número de arribadas que de forma real aterrizarán en el aeropuerto va a depender también de la mezcla de categorías de estela de la demanda de tráfico de dicha hora. Y no solo de la mezcla, sino de la secuencia en la que estos vuelos se presenten; p.ej. la combinación de 1º Ligera 2ª Media 3ª Pesada es mucho más favorable que 1ª Pesada 2ª Media 3ª Ligera afectando de forma diferente al rendimiento de pista real/capacidad del sector.

Por este motivo, cuando un técnico de control de afluencia (TCA) detecta que la demanda de tráfico horaria de dicho sector de aproximación final en alguna de las horas siguientes supera o está al menos en un rango de valores cercano al rendimiento de pista/capacidad del sector, debiera (ya se hace en algunos casos) evaluar previamente las características de dicha demanda de tráfico y analizar si la mezcla puede dificultar o facilitar la consecución del objetivo: i.e. aterrizar de forma eficiente toda la demanda prevista. El resultado de esta evaluación debería optimizar la toma de decisión de activar o no una regulación.

De este modo, se podría plantear la hipótesis de que el rendimiento de pista dinámico, cuando el 100% de la demanda horaria planificada son aeronaves de categoría Media, es el mayor posible (similar al rendimiento de pista estático) disminuyendo a medida que aumente el porcentaje de aeronaves de diferentes categorías de estela turbulenta. 

Siguiendo este planteamiento, se utilizarían los tiempos de ocupación de pista, separación mínima radar y separación por estela turbulenta para estimar el rendimiento de pista teórico para cada periodo horario. Así, la toma de decisión del jefe de la FMP se basaría en una información con un mayor nivel de detalle.

Sin embargo, hay que diferenciar la separación teórica que el controlador aéreo debería proveer entre las diferentes arribadas consecutivas (la mayor de la requerida por tiempos de ocupación de pista, separación mínima radar y separación radar por estela turbulenta) y la que realmente consigue proporcionar. En la realidad, hay condicionantes locales de difícil medida que impactan en el menor o mayor éxito en la consecución del objetivo del controlador de proporcionar la separación de forma exacta. Alguno de estos factores son los diferentes módulos y dirección del viento, la experiencia del controlador a la hora de trabajar en el sector de aproximación, la diferente forma de proceder de diferentes pilotos ante una misma orden o sobre un mismo procedimiento de vuelo, las diferentes políticas y procedimientos de las compañías aéreas que pueden afectar a la forma de realizar el procedimiento de aproximación, la ubicación de las calles de salida que les puede obligar a tiempos mayores que el teórico, las condiciones de la pista (húmeda o seca), etc.

Por ello, se ha considerado útil medir la afección real de las mezclas de estela turbulenta sobre el rendimiento de pista en lugar de asumir la afección teórica.

Dicho lo anterior, en la investigación realizada se proponen las siguientes hipótesis para ser refutadas:

1.- “El control de afluencia de un sector de aproximación final es más preciso si se utiliza la información de mezcla de categorías de estela turbulenta de la demanda de tráfico planificada.”

2.- “Existe una relación lineal entre la mezcla de categorías de estela turbulenta de la demanda de tráfico y el rendimiento real de pista.”

4.      Reflexión sobre el indicador de Hourly Entry rate vs. 20m-Entry rate

El técnico de control de afluencia utiliza un indicador común a todos los proveedores bajo la gestión del Network Manager, denominado Hourly Entry Rate (HEC). El concepto de entry rate se define como el número de vuelos que entra en un sector durante un periodo definido, pudiendo ser: 60, 20 o incluso 10 minutos.[2]

Se podría asumir con ciertos matices que el concepto de capacidad declarada de un sector basado en el número de “entradas por hora” (HEC-60 minutos) funciona suficientemente bien. Por este motivo, la transición a otro tipo de indicador diferente en la operativa real: p.ej, entradas al sector cada 20 minutos, para salvaguardar la operación en un sector, debe analizarse minuciosamente.

Lo que propone este artículo es utilizar el concepto entry rate en ventanas de 20 minutos para intentar captar las diferentes oscilaciones de demanda que se producen dentro de una hora. Como se mencionaba en el tercer apartado del artículo, el TCA evalúa el tráfico periódicamente con una antelación de tres horas vista para así poder activar una regulación si fuera necesario.

5.      Impacto de la estela en el rendimiento de arribadas

A partir de lo explicado anteriormente comienza el estudio analítico con los datos disponibles referentes al mes de julio de 2019.

Como ya se ha mencionado anteriormente, la influencia de la categoría de estela es uno de los elementos determinantes a la hora de establecer una ecuación capaz de determinar el rendimiento de pista dinámico o capacidad instantánea. Se realizaron dos estudios, uno basado en estadísticos y otro centrado en Machine Learning a partir del mecanismo de regresión lineal. Para ambos estudios, la hipótesis de partida es la misma: El gestor de afluencia tiene su capacidad nominal considerando que todas las aeronaves son medias y, a medida que aparezcan nuevas combinaciones de estelas turbulentas, dicha capacidad irá disminuyendo.

5.2 Análisis estadístico

Para el análisis estadístico de los datos correspondientes, el proceso se divide en tres partes principalmente:

1. Extracción de datos: Se parte del conjunto de datos correspondientes a los vuelos de arribada a un aeropuerto muestra durante el mes de julio de 2019.
2. Filtrado de datos: Se realiza una selección de aquellos sets de vuelos que cumplen la condición de corresponder a un periodo de 20 minutos de alta demanda de tráfico. El objetivo de este filtrado es obviar aquellos casos que pueden desvirtuar los resultados por no responder a un periodo de alta carga de tráfico, pues las separaciones aplicadas serían considerablemente mayores al disponer de tiempo suficiente para distribuir dichos vuelos en el HEC-20.
3. Cálculo de estadísticos sobre separaciones: Se subdividen las separaciones según se hayan dado las casuísticas de combinatoria de estelas (M-M, H-M, etc.) y se calculan los estadísticos promedio y mediana de dichos grupos de separaciones.
4. Cálculo de combinatorias: A partir de los estadísticos anteriormente recogidos, se generan los valores de separaciones para cada tipo de secuenciamiento de estela.

En cada caso, no solo se tiene en cuenta la separación que genera el impacto negativo mayor, sino también el exceso de separación derivado de que la secuencia sea la opuesta. Por ejemplo, cuando vuela una aeronave media tras una aeronave pesada, la separación es penalizante, debido a que la estela generada por la aeronave pesada es mucho mayor a la de la media. Sin embargo, si es la pesada la que vuela detrás de la media, la separación no es penalizante. Pues bien, en el cálculo de esos valores de separaciones, se tiene en cuenta tanto la penalización del primer caso como el exceso generado por el segundo. Posteriormente, dichos valores se utilizarán para generar distintas combinatorias y obtener así la fórmula del impacto en capacidad.

A raíz de analizar los resultados, se detectó la importancia de la secuencia entre estelas turbulentas, por lo cual la ecuación de impacto en capacidad debía contemplar este factor también.

La formulación quedaría definida según lo siguiente:

Siendo la estela que aparece primero en cada expresión la correspondiente a la aeronave precedente.

De esta manera y estableciendo combinaciones de diferentes tipos de estelas turbulentas con diferentes valores de demanda en pista, a partir de los estadísticos promedio y mediana se es capaz de generar una fórmula robusta. El cómputo entre ambos estadísticos radicará en la conservación de los valores de separaciones seguras.

Dicho lo anterior, se obtiene finalmente que la ecuación de impacto sobre capacidad se puede aproximar a lo siguiente:

En oposición a lo habitual, las aeronaves súper pesadas son las únicas que implicarían un impacto negativo de menos una operación cada vez que aterricen en el aeropuerto. Mientras, las aeronaves pesadas o ligeras presentarían un impacto negativo de tan solo media operación. Por lo cual y, tal como se preveía, la capacidad se ve aumentada debido a la mayor precisión de evaluación en la combinatoria de estelas.

En el trascurso del análisis para llegar a esta fórmula, cabe destacar algún valor empírico que llama la atención como es por ejemplo la separación empírica medida entre estas dos combinaciones de estelas i.e. M detrás de M y H detrás de M (en ambos casos, la aeronave subsiguiente no se ve afectada por ningún tipo de estela turbulenta). Se ha observado que un H detrás de un M se separó casi un 10% más que en los casos de M detrás de M sin haber una razón clara que lo explique, más allá de una posible diferente gestión de velocidades de estas aeronaves de una masa especialmente considerable.

5.2 Aprendizaje automático

Tras realizar el estudio estadístico se comienza una evaluación a nivel de uno de los mayores gigantes de la ingeniería de hoy en día, el Machine Learning. ¿Es un código de inteligencia artificial capaz de generar una fórmula que informe sobre el impacto negativo en capacidad con apenas unas pocas variables?

Dentro de las etapas del camino hacia el Machine Learning definimos:

• ¿Qué buscamos exactamente? Una ecuación que, a partir de un modelo de aprendizaje, sea capaz de predecir el impacto sobre la capacidad/rendimiento de pista en función de la secuencia de estelas turbulentas del tráfico entrante.
• ¿Cómo vamos a hacerlo? Obteniendo, a través del uso del menor número posible de variables, una relación entre los parámetros disponibles a partir de los datos registrados.
• Recolección de datos. Partimos de los datos utilizados para el estudio estadístico inicial, un conjunto de datos de separaciones radar sobre los vuelos con destino a un aeropuerto muestra recogidos durante el mes de julio de 2019. Se hará uso de aquellos valores entre los cuales exista un mayor nivel de correlación.
• Preparación de datos. Se eliminan los valores atípicos, conocidos como “outliers”, ya que pueden desvirtuar los resultados. Una vez hecho esto, y a través de un estudio con matriz de correlación, se evalúa cuáles son las variables más útiles para entrenar al modelo. Una vez hecho esto, se categorizan las variables de entrada, así como la variable de salida que se desea obtener teniendo:
  • Entrada:Número de combinaciones de estela turbulenta M-M, H-M, M-H, M-J, J-M, L-M y M-L y tiempo invertido real en separar las aeronaves de cada casuística.
  • Salida: Predicción del tiempo necesario para llevar a cabo cada combinatoria.

Para realizar este análisis se decidió generar un modelo de regresión con la librería Scikit-learn[3]en la herramienta de programación Python. Esta permite realizar estudios de aprendizaje tanto supervisado como no supervisado. También proporciona varias herramientas para el ajuste de modelos, preprocesamiento de datos, selección y evaluación de modelos. En general, contiene docenas de algoritmos y modelos de Machine Learning, llamados estimadores.

A partir del modelo de regresión mencionado, se obtuvieron resultados prometedores. El modelo fue capaz de predecir los tiempos de separaciones que requerían cada una de las aeronaves para así poder proporcionar el tiempo que requiere cada una de las combinatorias que se presenten.

En la regresión lineal por mínimos cuadrados el coeficiente de determinación es de elevada importancia para interpretar la bondad del modelo:

• Coeficiente de determinación (R²): Esta variable compara sumas de cuadrados, la variabilidad explicada por el modelo y la total de la variable respuesta. Por lo cual, cuanto más cerca del valor 1 se encuentre el parámetro, mejor calidad tendrá el modelo.

Tras analizar los resultados, se obtiene el siguiente valor:

Esto nos aporta una alta fiabilidad sobre el modelo realizado ya que no existe una desviación notable de los datos de estudio y el coeficiente de determinación identifica al modelo con un 97% de acierto (ver Figura 1).

Tras realizar el estudio, se localizan los valores de correlación entre las variables de entrada. De esta manera, se obtiene tanto la relación de correlación de cada variable como los valores estandarizados de dichos coeficientes. Estos últimos son los encargados de informar sobre cuál de las variables, en nuestro caso secuencias de estelas de aeronave, tiene más peso sobre el cálculo final.

Con dichos resultados se obtiene finalmente que la ecuación de impacto sobre capacidad (aplicando de nuevo la ecuación teórica planteada en el apartado 6 con los coeficientes de correlación obtenidos) se puede aproximar a lo siguiente:

Como se puede observar, el impacto sobre la capacidad se corresponde con, aproximadamente, el mismo identificado en el estudio estadístico inicial. De nuevo, el impacto que genera una aeronave super pesada es de una operación, mientras que las aeronaves pesadas y ligeras impactan en media operación.

6.      Resultados y Conclusiones

6.1. Resultados

Como se describía en el apartado 5. Impacto de estela en el rendimiento de arribadas. Se realizaron dos aproximaciones partiendo del mismo conjunto de datos. La primera de ellas (apartado 5.1) aplicaba una metodología basada en el tratamiento de datos estadístico, mientras que la segunda aplicaba una metodología basada en el aprendizaje automático, concretamente aplicando el algoritmo de regresión.

A continuación, se resumen las fórmulas obtenidas por ambos métodos. Se observa que con ambas aproximaciones se llega a resultados prácticamente similares a excepción de la pequeña variación (0.5 vs. 0.4) en el impacto a la capacidad que produce una aeronave ligera (L).

La fórmula basada en el estadístico penaliza con media operación la presencia de ligeros en la secuencia de arribadas mientras que la penalización en el caso de la fórmula obtenida tras el aprendizaje automático es algo menor. Sin embargo, para los resultados J y H se obtiene el mismo valor. Por tanto, es evidente que la estela de las aeronaves en la secuencia de arribadas en un aeropuerto terminará afectando al rendimiento de pista dinámico y, además, a la gestión del tráfico del sector final. Este efecto se puede comprobar con un ejemplo: Partiendo de una capacidad estática de 40 operaciones a la hora, en la que todas las aeronaves son M, si en la secuencia de arribadas, se presentan tres aeronaves Pesadas, dos Ligeras y una Súper Pesada, el impacto sobre la capacidad sería 3.5 que redondeando al siguiente número entero superior sería 4. Por lo tanto, la capacidad dinámica quedaría reducida a 36 operaciones, “perdiéndose” 4 operaciones con respecto a la capacidad.

A través de las fórmulas obtenidas se puede cuantificar la afectación real de la mezcla de flota a la capacidad disponible, y puede tenerse en cuenta para optimizar el proceso de control de afluencia.

6.2 Conclusiones

Tras haber realizado el estudio se obtienen conclusiones en dos aspectos diferentes a nivel matemático y a nivel operacional.

A nivel matemático, se concluye que la aplicación de técnicas de aprendizaje automático como es el algoritmo de regresión nos proporciona resultados de valor y congruentes. Así se ha demostrado comparando esta técnica con una tradicional basada en el cálculo de estadísticos (promedio y mediana) sobre un conjunto de datos. En el apartado anterior se comparaban las fórmulas y se observaba que el coeficiente obtenido para ponderar el impacto de cada estela en la capacidad es prácticamente idéntico.

A nivel operacional, respecto a la primera hipótesis donde se planteaba la afección de la mezcla de estela sobre el rendimiento de pista; se puede concluir tras la investigación que la mezcla de estela tiene una afección significativa en el rendimiento de pista ya que según se observa en las fórmulas, una aeronave Súper Pesada (J) impacta de manera doblemente negativa a como lo haría una aeronave pesada (H) o una ligera (L).

Respecto a la segunda hipótesis planteada que apostaba por la linealidad entre la mezcla de categorías de estela turbulenta de la demanda de tráfico y el cálculo del rendimiento real de pista; se puede concluir que sí que existe una relación lineal entre ambos factores (estela-rendimiento real de pista).

7.      Reflexión final

Se ha comprobado que la cuantificación del impacto en la capacidad producida por la estela de las aeronaves supone una optimización en el proceso de control de afluencia. Sin embargo, cabe destacar, que siempre existirá una cierta incertidumbre en el cálculo del rendimiento de pista dinámico. La decisión de regular o no un sector debe tomarse con una antelación de tres horas y está intrínsecamente ligada a la fluctuación de la demanda en la operativa que a su vez puede alterar la secuencia de arribadas esperadas. A pesar de las pequeñas incertidumbres en la operativa, el escenario de toma de decisión de regular o no, sin considerar la mezcla de flota es claramente menos preciso y la toma de decisión es más generalista y menos eficiente.

La aplicación de un buen método de control de afluencia es fundamental para un proveedor de servicios de navegación aérea. Especialmente en los sectores finales encargados de la secuencia de arribadas, ya que están determinados no sólo por el tráfico sino también por el rendimiento teórico de la pista. La información de la estela de las aeronaves proporciona una estimación más precisa de la capacidad real que se puede gestionar, mejorando y optimizando sensiblemente el control de afluencia.  La mejora en la precisión de cálculo del impacto en el rendimiento de pista y, por consecuencia, en la capacidad del sector será más o menos relevante dependiendo de la casuística del aeropuerto. En el caso de aeropuertos condicionados por su entorno ya sea por restricciones medioambientales o dificultades para ampliar sus instalaciones; la mejora y optimización en el uso del rendimiento de pista es crucial ya que puede suponer el aumento de una operación a la hora, posibilitando así la continuidad de la operación y el crecimiento del tráfico aéreo. 

8.      Líneas de investigación abiertas

Este estudio ha analizado una forma de optimizar la gestión de afluencia de arribadas a partir de la distribución de estelas y el tiempo invertido en separarlas en periodos de 20 minutos, pero ¿existen otras líneas de investigación viables para el mismo objetivo de optimización?

Tras haber trabajado con los datos del mes de julio de 2019, se llega a una conclusión relevante y es que, a pesar de poder predecir aproximadamente la afluencia de arribadas teniendo tan solo en cuenta las estelas, no solo estas influyen en el secuenciamiento de arribadas a un aeropuerto.

Por ello, se genera una importante línea de investigación que es determinar cuáles son los otros factores influyentes que pueden generar un impacto negativo en dicha afluencia de arribadas. Sería el caso de, por ejemplo, la demanda de aeronaves en los 3 periodos de 20 minutos de cada hora. Esto es, por ejemplo, la posible afección de que, en una hora, exista algún periodo de 20 minutos que exija una demanda de tráfico notablemente mayor que el resto o viceversa.

En la actualidad, este tipo de cálculos detallados pueden ya estar incorporados en funcionalidades como AMAN o E-AMAN (Extended AMAN). No obstante, sería útil analizar qué aeropuertos no disponen de esta funcionalidad asociada, ya que el tipo de análisis realizado en este artículo puede ser beneficioso para ellos.

Siguiendo este mismo planteamiento, sería también de utilidad analizar otros periodos de tiempo como pueden ser periodos de 10 minutos dentro de cada hora u otros indicadores relacionados con la permanencia en el sector, p.ej. número de vuelos que utilizan un sector durante un periodo de tiempo.

En línea con lo anterior, otra línea de estudio sería la tener en cuenta los factores influyentes en los análisis de periodos dentro de la hora. Un caso ejemplo sería identificar y penalizar casos como existencia de regulaciones o cambios de configuración de pista.

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[1] A efectos de este artículo, se entiende sector final como aquel que gestiona las llegadas de la aproximación intermedia y final a una pista, e incluso una parte de la aproximación inicial. No obstante, la primera parte de la aproximación inicial suele ser gestionada por un sector anterior.

[2] Definición del documento de Eurocontrol. Hourly_entry_vs_occupancy_count_definitions_and_indicators.pdf

[3] Para más información sobre esta librería, consultar https://scikit-learn.org/stable/getting_started.html